arXiv Computer Vision· Fabian Schmidt, Karol Fedurko, Markus Enzweiler, Abhinav Valada·· 4 小时前AI 评分31
Expand-and-Prune：面向端到端自动驾驶的测试时候选空间自适应方法
Expand-and-Prune: Test-Time Candidate-Space Adaptation for End-to-End Autonomous Driving
AI 导读
Expand-and-Prune 是一个不更新模型参数的测试时框架，通过语义驾驶意图和时间传播预测扩展候选轨迹集，并利用中间轨迹分数的不确定性自适应剪枝。在四类候选式规划器和四个基准上均提升规划性能，LangAuto 驾驶分数从 68.2 升至 75.9，在 Bench2Drive、Fail2Drive 和 NAVSIMv2 上进一步提升，分布外场景改善尤为明显。
来源：arXiv Computer Vision · arxiv.org